Optimisation d’un réseau dynamique et efficace en énergie servant à piloter la grille électrique

Optimizing a dynamic and energy efficient network piloting the electrical grid

• Auteur / Autrice : Adrien Gougeon
• Direction : Anne-Cécile Orgerie, Martin Quinson
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 11/01/2023
• Etablissement(s) : Université de Rennes (2023-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École normale supérieure (Rennes ; 2013-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires - Design and Implementation of Autonomous Distributed Systems - École normale supérieure - Rennes
• Jury : Président / Présidente : Mathieu Acher
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Corinne Alonso
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Stéphane Genaud, Chantal Taconet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Industrie -- Consommation d'énergie

Réseaux électriques intelligents

Mots clés libres

Smart Grid

AMI

Communication

Co-Simulation

Consommation Énergétique

Smart Grid

AMI

Communication

Co-Simulation

Energy Consumption

Résumé

Face aux défis concernant les secteurs de l’énergie et de l’environnement, le réseau électrique est confronté à certaines limites.Un problème majeur du réseau électrique actuel est le manque de communication et de coordination entre ses acteurs pour exploiter pleinement son potentiel. Pour surmonter ces limites et offrir de nouveaux services aux acteurs du réseau électrique, nous nous dirigeons vers un réseau plus intelligent, la Smart Grid. Le déploiement d’une infrastructure supplémentaire est nécessaire pour réaliser cette transition. Cette infrastructure, Advanced Metering Infrastructure (AMI), vise à améliorer les capacités de surveillance et de communication des acteurs du réseau électrique.L’objectif de cette thèse est de quantifier la dégradation de performance de certains nouveaux services de la Smart Grid, due à la qualité de service de l’AMI. Nous explorons plusieurs paramètres de l’infrastructure de communication et observons par co-simulation comment ces paramètres influencent l’efficacité de ces services. Un des objectifs principaux de la Smart Grid est aussi de réduire la consommation d’énergie.Dans un deuxième temps, nous modélisons la consommation énergétique de bout en bout de l’AMI afin d’évaluer sa propre consommation.Les outils de co-simulation proposés ainsi que les modèles de consommation sont tous disponibles sans restrictions.

In front of the challenges concerning the energy and environmental sectors, the electrical grid faces some limitations. A major issue of the current power network is the lack of communication and coordination between its actors to fully exploit its potential.To overcome those limitations, and offer new services to the actors of the electrical grid, we are moving toward the Smart Grid. The deployment of an additional infrastructure is necessary to enable the Smart Grid. This infrastructure, known as the Advanced Metering Infrastructure (AMI), aims to enhance the monitoring and communication capabilities of the actors of the electrical grid.The goal of this thesis is to quantify the performance degradation of some new services of the Smart Grid, due to the quality of service of the AMI. We explore several parameters of the communication infrastructure and observe through co-simulation how those parameters influence the efficiency of those services. One of the main objectives of the Smart Grid is to reduce energy consumption.In a second stage, we model the end-to-end energy consumption of an AMI at a large scale to assess its own consumption.The proposed co-simulation framework and consumption models are all license free.